US-DATA数据标注
机柜
说话人分割用于确定每个时刻是谁在说话。音频被分割成带有标识符的时间片段，例如说话人1、操作员、客户和其他角色。
分离通话、面试和谈判中的话语。
标注会议、大会和小组讨论。
分配角色，例如操作员、客户、医生或患者。
标记说话者同时说话的片段。
分割（Segmentation）定义了时间边界并按参与者划分语音。话者日志（Diarization）则更为广泛：它检测语音、发现说话人变化、对片段进行分组并处理重叠部分。
我们标注片段的开始和结束、说话人ID、说话人切换、静音、噪音、不可辨识片段以及角色。精度可设置为秒、毫秒、词语或话语。
我们处理通话、联络中心、访谈、播客、讲座、会议及嘈杂录音。服务包括时间标注、说话人识别、角色标注、停顿标注，以及用于ASR和说话人分离的导出。
不一致的标签会降低准确性，引入偏差，并可能导致生产行为不可靠。
我们创建针对特定任务的指南，并在每个阶段进行验证，以确保数据集与模型架构和业务目标相匹配。
机器学习数据标注示例
从原始数据到模型就绪输出的完整数据准备周期
US-DATA如何交付业务所需的结果？
我们高度重视质量。即使是最精确的模型，如果数据标注有误，也无法表现良好。
我们的团队基于多层审核和一致性控制，在统一的标注规则体系下运作。每个流程都根据客户需求和ML模型的具体情况进行调整。最终得到一个干净的数据集，无需额外返工即可用于训练。
我们理解数据质量如何影响模型训练。
根据架构和项目目标定制的注释。
从试点到大规模数据量。
全程控制，指标透明。
我们处理非标准和具有挑战性的场景。
数据已按您需要的格式导出。
更快的模型训练
更高的准确
降低重新训练成本
生产就绪的数据集
数据安全与合规
带有参考费用表的可展开部分。
选择参数，立即获得估算
* 此估算并非公开报价。最终费用将在技术分析和数据审查后确定。
数据标注和机器学习的最新资料
说话人分割将音频记录按参与者划分为时间片段。US-DATA 为 ASR（自动语音识别）、说话人日志和对话分析标注说话人 ID、话轮、停顿、噪音和重叠语音。
我们制定标注指南，进行试点标注和多层次质量控制，然后以您的ML流水线所需的格式交付一致的数据集。
结果是已准备好用于在真实操作条件下训练、验证和部署机器学习模型的数据。
